La Inteligencia Artificial (IA) es la más reciente revolución tecnológica. Al igual que el auge de las criptomonedas introdujo al mundo un montón de jerga nueva en el vocabulario mundial. El tren de la IA ha traído consigo un conjunto de términos que se utilizan con frecuencia, pero que no siempre se explican.
Si te estás preguntando cuál es la diferencia entre un chatbot y un LLM, o entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, estás en el lugar correcto. Aquí hay un glosario de 15 términos relacionados con la IA, junto con explicaciones amigables para que entiendas de qué trata todo esto.
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Glosario de Inteligencia Artificial
Inteligencia artificial (IA)
En términos simples, es la inteligencia en computadores o máquinas, especialmente la que imita la inteligencia humana. El discurso en torno a la IA se centra principalmente en herramientas que crean arte, contenido, resumen o transcribir contenido de un tema, entre otras cosas.
Algoritmo
Un algoritmo es un conjunto de instrucciones que sigue un programa para obtener un resultado. Los algoritmos permiten a las herramientas de IA crear modelos predictivos, o crear contenido o arte basado en sus entradas.
IA conversacional
Las herramientas de IA con las que puedes hablar, como los chatbots o los asistentes de voz, se denominan IA conversacional. Si le estás preguntando algo al asistente tú mismo, es IA conversacional.
Minería de datos
El proceso de analizar grandes conjuntos de datos para encontrar patrones o tendencias. Algunas herramientas de IA utilizan la minería de datos para ayudarte a entender qué hace que la gente compre más artículos en una tienda o en un sitio web, o cómo optimizar un negocio.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo intenta recrear la forma en que el cerebro humano aprende, utilizando tres o más ‘capas’ de redes neuronales para procesar grandes volúmenes de datos y aprender con el ejemplo. Cada una de estas capas procesa su propia vista de los datos dados y se unen para llegar a una conclusión final.
Modelo de lenguaje grande (LLM)
Un LLM es un algoritmo de aprendizaje profundo que se entrena con un conjunto de datos masivo para generar, traducir y procesar texto. Los LLM (como GPT-4 de OpenAI) permiten que las herramientas de IA comprendan sus consultas y generen entradas de texto basadas en ellas.
IA generativa
La IA generativa puede generar arte, imágenes, texto u otros resultados a partir de sus entradas, que a menudo funcionan con un LLM.
Alucinación de IA
Cuando la IA presenta la ficción como un hecho, a eso le llamamos alucinación. Las alucinaciones pueden ocurrir cuando el conjunto de datos de una IA no es preciso o su entrenamiento es defectuoso, por lo que genera una respuesta en la que confía en función de su conocimiento disponible.
Reconocimiento de imágenes
Los programas informáticos pueden utilizar el reconocimiento de imágenes para detectar flores en una imagen y nombrarlas, o para identificar diferentes especies de aves en una foto.
Aprendizaje automático
Cuando los algoritmos pueden mejorarse a sí mismos aprendiendo de la experiencia o de los datos, se conoce como aprendizaje automático.
Procesamiento del lenguaje natural
Cuando un programa puede entender entradas escritas en lenguajes humanos, entra dentro del procesamiento del lenguaje natural.
Redes neuronales de IA
Una red neuronal de IA imita la estructura de neuronas de un cerebro humano para aprender de conjuntos de datos. Permite el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo y, al final, las máquinas realizan tareas complejas como el reconocimiento de imágenes y la generación de texto.
Reconocimiento de voz
La capacidad de un programa para entender el habla humana. El reconocimiento de voz se puede utilizar para que la IA conversacional comprenda sus consultas y entregue respuestas, o para que las herramientas de conversión de voz a texto comprendan las palabras habladas y las conviertan en texto.
Datos de entrenamiento de IA
Un conjunto de entrenamiento o datos de entrenamiento es la información que utiliza un algoritmo o herramienta de aprendizaje automático para aprender y ejecutar su función. Por ejemplo, los modelos de lenguaje grandes pueden usar los sitios web más populares del mundo para recoger texto, consultas y expresiones humanas.
Prueba de Turing
Alan Turing fue el matemático británico conocido como el ‘padre de la informática teórica y la inteligencia artificial’. Su Test de Turing (o ‘El Juego de la Imitación’) está diseñado para identificar si la inteligencia de un computador es idéntica a la de un humano.
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